迟来的2019年总结

快到年底了,最近事情比较多,所以没来得及写总结。看到很多博客作家已经写了满满的回忆和展望,我觉得是时候记录自己了。

2019年工作比起去年平稳发现,没有太大起色,也没有退步,主要有一下三个方面:
1,新学了go语言,用熟悉了golang框架,能做一些简单的api操作,写一些简单的代码;
2,对于redis的各种集群开始维护了,慢慢接手缓存系统的事情,安装集群升级集群维护集群等等。甚至对管控系统提了一些比较好的优化方向。
3,开始计划将一些基础服务从阿里云迁移到线下,自己提供数据库服务,一些边缘业务也开始自己部署搭建自己做ha了。

生活上改善不不大啊,感觉自己的身体比去年差了一些,有一次感冒发烧自己长达两个月的膝盖发热情况。

工作上唯一成就感就是没有故障报告了,没有被公司邮件批评了。

投资上,19年年中从投机转向价值投资了,这一年亏损10%左右,不过这亏损都是暂时的,相信未来会赚回来,我买的都是好公司,业绩好持续有分红,而且分散买入,就算暴雷了也不用担心整体收益了。

对2020年的展望是,身体健康,多用闲钱购买一些股票补仓吧。

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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